2023半年报前瞻：需求待兴，新兴方向亮点频出

AI：下游持续复苏，展望半年报有望持续渐进回暖。基于大语言模型GPT3.5加入监督数据微调得到的ChatGPT，自2022年底推出后即引起轩然大波，在对话、写作等多方面的优秀表现，掀起了预训练大模型的浪潮，以大模型为代表的AI有望在各行各业落地。去年宏观经济的波动带来了AI行业企业较大的业绩压力，然而伴随着2023年宏观经济的回暖以及商务跑动的正常化，2023Q1海康威视、大华股份、科大讯飞各大主要企业收入端增速显著跌幅收窄或回正，至暗时刻已过，展望半年报，预计这些主要公司有望渐进式走向复苏。 云计算：十年长周期成长主线，AIGC显著抬高成长天花板。1）云上游而言，IT新基建稳健推进，AI革命将引领新一轮算力爆发，国内云计算渗透势不可挡。浪潮信息、中科曙光、宝信软件等龙头公司地位稳固，2023H1业绩增速预计稳定，伴随AIGC需求释放，算力增速有望持续抬升。1）SaaS模式整体采用订阅制续费，公司本身的竞争地位、产品议价权亦较高，所以能够较好平滑宏观经济周期的波动，2023H1预计金山办公、万兴科技、广联达等公司实现稳健增长。更重要的是，AIGC浪潮扑面而来，各领军厂商均积极拥抱，预计显著打开SaaS价值天花板，领军公司成长性有望持续显现。 数据要素：产业元年正式开启，领军公司拐点或迎。1）数据作为数字经济时代全新、关键的生产要素，正迎来政策端、供给端、需求端三重趋势共振，深刻经历从0到1的产业开创期。政策端：资产化、确权、流通、收益、治理等基础制度全面落地，推进速度持续超预期；供给端：政务大数据建设或极大丰富公共数据来源，全国数商生态亦蓬勃发展，产品供给有望进一步加强；需求端：首批应用标杆案例初露，千行百业数据需求迫切、加速渗透。2）2023Q1，国资云及政务数据运营方、大数据系统建设方、数据资源及产品开发商、数据安全厂商稳健发展，积极探索数据要素产业化路径。伴随政策加速完善，数据要素2023或可步入产业元年。代表厂商包括深桑达、太极股份、易华录、云赛智联、久远银海、山大地纬、德生科技、万达信息等。 信创：积能蓄势，2023Q2行业招标力度加大。2023年，行业信创仍然稳步推进。运营商、金融等行业订单稳步提升，央国企开始批量试用。Q2我们逐渐看到行业招标力度加大，出现杭州智慧电子政务云平台、中石化、中交集团、民生银行等信创软硬件采购大单，预计下半年开始彻底放量。 智能汽车：行业价量底部渐明确，新车周期+政策驱动板块逐渐上行。2023年汽车产业复苏，Q2产销量同比增速近50%。多家企业步入新车产品上升周期，逐渐实现量产。需求侧方面，2023年6月19日，为支持新能源汽车产业发展，促进汽车消费，财政部发布《关于延续和优化新能源汽车车辆购置税减免政策的公告》。在智能化渗透率持续提升、基建逐步跟上的大趋势下，国家购置税减免政策驱动汽车产业需求端修复，智能汽车产业链将迎来高景气和高增长。 工业软件：下游景气度稳健，头部企业卡位优异壁垒高筑。2023Q1，伴随着宏观回暖、下游工业企业景气度企稳、以及商务跑动的正常化，工业软件企业Q1业绩稳健复苏。展望半年报，我们预计龙头企业如中望软件与中控技术有望依据其优质的行业卡位，实现持续稳健的业绩增长。 网安：AI发展下机遇挑战并存，领军厂商盈利能力持续恢复。1）近年来，网安领域重要政策密集出台，推动网络安全需求和投入持续释放。2023Q1部分网安领军厂商逐渐摆脱短期宏观波动的影响，盈利能力进一步恢复，预计全年表现乐观。 能源IT：电网支出长期确定性强，全年保持乐观。1）电力IT：根据中国经济网的报道，“十四五”两网的资本开支预计近3万亿，且历年看兑现性较强，长期确定性较强。2）煤炭IT：2023年2月，国家发改委、能源局等四部门修订印发《煤矿安全改造中央预算内投资专项管理办法》，明确了政策支持方向和力度，提升煤矿进行安全改造与智能化改造的意愿，缓解资金压力。智慧矿山整体赛道空间广阔，且华为布局领衔生态优化，未来将持续催化。3）截至2021年底，中国北方城镇供热面积达154亿平方米，存量改造规模巨大，且长期看，智慧供热为行业刚需，目前渗透率仍较低，有较大的提升空间。4）能源IT公司的业绩确认受下游客户的项目验收和财务周期影响，Q1整体占比较小，但部分龙头公司已经出现明显的困境反转趋势，预计Q2开始有望加速恢复。 医疗IT：医疗信息化有望需求复苏，AI医疗驶入商业化快车道。1）BCG《The CEO’s Roadmap on Generative AI》报告显示，预计生成式AI在医疗保健领域的潜在市场将爆发式增长，由于医疗领域数据的专业性和场景的丰富性，GPT将有巨大的应用空间，ChatGPT将为医疗行业带来巨变。国内AI医疗领域进展不断突破，润达医疗与华为云普惠AI医疗服务大模型，卫宁健康计划于10月正式发布由GPT技术加持的新产品WiNEX Copilot，安必平推出宫颈细胞学人工智能产品。我们认为具备医疗IT背景、具备垂直领域数据优势和落地场景的企业将在垂类大模型具备显著优势。2）医疗IT订单逐步复苏，高质量医疗服务需求、政策明晰护航行业中长期景气度。 投资建议：从云计算网安到能源医疗，AI行业所带来的产业革命是确定性高的全球性大趋势、一股不能错过的科技浪潮。在此同时，数字经济继续作为国家顶层策略的重要组成部分，正加速渗透千行百业，从供需两侧为经济发展带来新动能。建议关注相关标的。 风险提示：经济下行超预、财政支出不及预期、国际竞争加剧、中报预测测算偏差。 1.AI：ChatGPT革命性跃迁，头部企业业绩企稳有望复苏 ChatGPT带来革命性技术跃迁，有望落地千行百业。基于预训练大语言模型GPT3.5加入监督数据微调得到的ChatGPT，在对话、写作等多方面的优秀表现，掀起了预训练大模型的浪潮。所有大模型的训练都分为两步：通用性的预训练(pre-training)，形成预训练大模型，或称为基础模型(Foundation Model)，然后针对特定领域做微调(fine-tuning)。 通过这种过程，原则上来说只要有细分领域数据，大模型就可以针对垂直领域做优化，可在各行各业落地，充满无限可能。目前，OpenAI已经向用户提供上传数据微调模型的付费服务。 图表1：AI从训练到落地应用流程 图表2：OpenAI微调模型价格表 节奏展望上来说： 现阶段，大模型的能力还主要体现在NLP上，因此主要用于搜索（如微软继承了大模型的New Bing）、航程辅助、聊天机器人变种（猎头使用软件、智能客服，智能音箱、游戏NPC等）； 1-5年内，随着多模态的发展，大模型首先会用于Office类办公工具，还将有多类简单多模态方案落地（智能家居、工业视觉、行业化机器人）、行业专家（AI医疗、教育等）、智能助理（聊天、工作安排、点外卖、购物等） 5-10年内，结合复杂多模态方案的大模型将具备完备的与世界交互的能力，在通用机器人、虚拟现实等领域得到应用。 2023Q1，AI板块业绩企稳，增速跌幅相较去年Q4显著收窄，有望走向复苏。基于大语言模型GPT3.5加入监督数据微调得到的ChatGPT，自2022年底推出后即引起轩然大波，在对话、写作等多方面的优秀表现，掀起了预训练大模型的浪潮，以大模型为代表的AI有望在各行各业落地。2022年，由于宏观经济波动造成的影响，AI企业普遍增速逐季下行，收入端受到压制。然而伴随着2023年宏观经济的回暖以及商务跑动的正常化，2023Q1海康、大华、讯飞各大主要企业收入端增速显著跌幅收窄或回正，至暗时刻已过。展望半年报，预计这些主要公司有望渐进式走向复苏。 图表3：AI板块主要公司2023H1业绩前瞻 2.云计算：十年长周期成长主线，AIGC显著抬高成长天花板 2.1云上游：新基建需求或触底反弹，AIGC引领新一轮算力爆发 “十四五”期间算力投资CAGR超20%，IT新基建发展长期向好。1）根据中国信通院统计，我国算力规模整体保持高速增长态势，2020年达到135EFlops，保持55%的高位增速，高于全球增速约16个百分点。2）根据新京报报道，发改委表示，预计“十四五”期间，大数据中心投资还将以每年超过20%的速度增长，累计带动各方面投资将超过3万亿元。根据智研咨询，2022年，我国数据中心市场规模约为1900亿元，同比增速预计为26.7%。 图表4：2017-2022E中国数据中心市场规模及同比 以大模型为基础，参数量、数据量高度扩张，算力需求陡增。1）ChatGPT是生成式AI的一种形式，背后的支撑是人工智能大模型。大模型通常是在无标注的大数据集上，采用自监督学习的方法进行训练。之后，在其他场景的应用中，开发者只需要对模型进行微调，或采用少量数据进行二次训练，就可以满足新应用场景的需要。这意味着，对大模型的改进可以让所有的下游小模型受益，大幅提升人工智能的适用场景和研发效率。 因此大模型成为业界重点投入的方向，OpenAI、谷歌、脸书、微软，国内的百度、阿里、腾讯、华为和智源研究院等纷纷推出超大模型。2）在大模型的框架下，每一代GPT模型的参数量均高速扩张；同时，预训练的数据量需求亦快速提升。我们认为，ChatGPT的快速渗透、落地应用，也将大幅提振算力需求。 图表5：GPT历代模型参数量及表现 OpenAI月活迅速突破10亿，初始算力投入或近十亿美元。1）6月7日，根据科创板日报报道，据营销机构VezaDigital，OpenAI每月活跃用户数量飙升至近10亿，3月共有8.47亿用户访问，跻身全球访问量最高网站Top20。2）根据我们初步估算，其初始算力投入或近十亿美元。 英伟达A100：根据OneFlow报道，目前，NVIDIA A100是AWS最具成本效益的GPU选择。 英伟达DGXA100服务器：单机搭载8片A100 GPU，AI算力性能约为5PetaFLOP/s，单机最大功率约为6.5kw，售价约为19.9万美元/台。 每日咨询量：根据Similarweb数据，截至2023年1月底，chat.openai.com网站（即ChatGPT官网）在2023/1/27-2023/2/3这一周吸引的每日访客数量高达2500万。假设以目前的稳定状态，每日每用户提问约10个问题，则每日约有2.5亿次咨询量。 A100运行小时：假设每个问题平均30字，单个词在A100GPU上约消耗350ms，则一天共需消耗729,167个A100 GPU运行小时。 A100需求量：对应每天需要729,167/24=30,382片英伟达A100GPU同时计算，才可满足当前ChatGPT的访问量。 初始算力投入：以前述英伟达DGXA100为基础，需要30,382/8=3,798台服务器，对应3,798/7=542个机柜。则，为满足ChatGPT当前千万级用户的咨询量，初始算力投入成本约为542*140=7.59亿美元。 每月电费：用电量而言，542*45.5kw*24h=591,864kwh/日。参考Hashrate Index统计，我们假设美国平均工业电价约为0.08美元/kwh。则，每日电费约为2,369,640*0.08=4.7万美元/日。 另外，考虑Google每日搜索量已达到35亿，语音、图像、视频等多模态大模型整加速落地，我们认为AIGC将引发新一轮算力革命，算力需求有望持续释放。 图表6：OpenAI大模型各类场景数据量测算 2.2SaaS：订阅制韧性彰显，AIGC可大幅提升客户价值 长期来看，云计算是未来十年长周期成长的主线，主要原因在于云计算三大定律： 云计算具有强马太效应，护城河不断增强，行业集中度进一步提升； 云计算实现数据集中，产生增值服务进一步抬高天花板； 云计算应用中，中国IT企业有望实现弯道超车。 领军公司订阅业务持续成长，SaaS长期投资价值进一步凸显。SaaS模式整体采用订阅制续费，公司本身的竞争地位、产品议价权亦较高，所以能够较好平滑宏观经济周期的波动。广联达、金山办公